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基于聚类及D-S证据推理理论的城市交通环境分区

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第1章 绪论第9-12页
   ·研究背景第9页
   ·研究目的和意义第9-10页
   ·交通环境分区的发展及研究现状第10-11页
   ·小结第11-12页
第2章 交通分区理论及指标选取第12-21页
   ·城市交通分区第12页
   ·城市交通分区的必要性第12-13页
   ·交通分区的评价指标第13-20页
   ·小结第20-21页
第3章 非监督分类及D-S的理论分析第21-35页
   ·分类的概念第21-22页
   ·非监督分类的方法第22-32页
     ·K-均值算法第22-25页
     ·ISODATA算法第25-28页
     ·灰色聚类方法第28-31页
     ·K-均值算法与ISODATA算法以及灰色聚类算法的比较第31-32页
   ·D-S证据推理理论第32-34页
     ·D-S证据理论基本概念第32-34页
     ·决策规则第34页
   ·小结第34-35页
第4章 非监督分类方法进行交通分区的实证分析第35-46页
   ·数据的预处理第35页
   ·用迭代自组织方法进行交通分区的过程第35-38页
   ·用灰色聚类方法进行交通分区的过程第38-42页
   ·用D-S证据推理处理两种分类方法产生的不确定性信息第42-45页
   ·小结第45-46页
第5章 总结与展望第46-48页
   ·总结第46页
   ·展望第46-48页
参考文献第48-51页
致谢第51-52页
攻读硕士学位期间发表论文及参加科研项目情况第52页

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